【摘 要】
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针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂，传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题，通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究，提出了一种美式车牌检测与识别方法。并提出SE-MobileNetV2快速特征提取模型，大幅提高特征提取速度。针对美式车牌检测时产生多个文本框，且有些车牌号由于被图案隔断不在同一文本框的情况，设计了一套用于筛选车牌号的锚点机制。使用Adam优化算法训练卷积递
【基金项目】
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福州大学科研启动项目（XRC-17028）； 福建省自然科学青年基金（2019J05024）资助项目；
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针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂，传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题，通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究，提出了一种美式车牌检测与识别方法。并提出SE-MobileNetV2快速特征提取模型，大幅提高特征提取速度。针对美式车牌检测时产生多个文本框，且有些车牌号由于被图案隔断不在同一文本框的情况，设计了一套用于筛选车牌号的锚点机制。使用Adam优化算法训练卷积递归神经网络。本文构建了美式车牌数据集，进行验证实验，州名的识别率达到了92%，车牌号的识别率达到了84%，共同识别率达到了82%。且本文提出的网络模型大小不到60 MB，实时性强。
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